【随风技术论】个人观点理解仅限技术论

随风 · 发表于 2021-1-4 11:17:22

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本帖最后由随风于 2021-11-1 09:01 编辑

先声明，以下文章仅是技术讨论，如涉及观点不同，不针对个人的坪击

从接触一路走来，不管在论坛、贴吧，还是Q群，说到DFL从训练到合成都是以月计，几十万几百万迭代为基础，而我无缝合成最多的都不超过4天五十万迭代，还是从零开始。
想了想原因大概有以下几点：
一、对DFL软件的了解不够
由于DFL里有很多参数，也没有十分详细的具体步骤，导致很多人都走弯了路，包括我，之前发布16小时出神丹那时候方向其实就是走偏了，但很快我就发现不对，没再往下走
二、初始需求的改变
刚开始或许你的目的很简单，要的只是要把A脸换到B脸，但慢慢的，你去追求神丹、追求极限角度、追求完美、追求细节、追求更高的像素等等，各种的追求。然后就陷到里面去了
三、盲目的钻牛角尖
当SRC或模型缺角度导致训练停滞还一味的想着以时间能换来好效果
当目标视频清晰有限（如噪点），还把花大量时间把效果（第五例）练到细节呈现。导致最终合成脸部的像素突兀
诸多等等。。。

DFL的映射
这个观点或许全网就我提出，说太深估计难理解，我打个比喻，印刷技术通过四色板（CMYK）的胶片层层印出我们常见的宣传单。把这四张透光胶片放到背光下能很清晰的看到内容（比如头像）
我们的模型就像是这些层层的胶片，初始模型胶片上没有任何信息，所以成像非常的慢。
复用神丹，有着之前的映射信息，就像是胶片的映像残留，所以一开训就算不用跑迭代都会成像，而且会看到上次训练的影像
模型层层胶片根据SRC和DST脸部标注进行扭曲拉伸对应，跑一段时间你看到的成像信息是即像又不像的效果，那是因为胶片的信息在从新输入，随着新的信息灌入，之前的映像就会慢慢的消去
而这个信息演变过程就要从像素与RGB基色板开始说

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滚石 · 发表于 2021-1-5 00:34:05

用心了
不过用了一个更复杂的概念来解释神经网络的迁移学习，可能对萌新更难理解了

神丹的作用本质是复用以前学过知识，来加快新知识的学习
以打游戏为例
复用神丹就像你已经是个英雄联盟高手，那你转去打王者荣耀，很快就能上手升段，因为你在英雄联盟里学到的打野、带线、团战技巧，照样在王者荣耀里可以复用，只是操作细节上会有些变化，大局观维持不变。
从零开始练丹就像你第一次玩MOBA游戏，你玩王者荣耀肯定会踩坑。

你说的用白图清洗模型，就像让一个英雄联盟高手，去玩了三年斗地主，再让他打英雄联盟时，他已经把当初学的技巧都忘光了

20210901 · 发表于 2021-9-7 05:24:55

顶！看了技术贴少走弯路了

fytxh26 · 发表于 2021-1-4 11:48:56

刚巧看到，赶紧拜读下。

比昂 · 发表于 2021-1-4 11:57:03

看看，借鉴一下

Hadesatan · 发表于 2021-1-4 11:57:14

收藏，学习，谢谢分享

hainaby · 发表于 2021-1-4 12:01:41

学习一下

xutiancai326 · 发表于 2021-1-4 12:27:44

学无止境…

solobabbit · 发表于 2021-1-4 12:39:06

学无止境

QQ224966 · 发表于 2021-1-4 12:47:33

看看

QQ224966 · 发表于 2021-1-4 12:49:14

学习了

Plom · 发表于 2021-1-4 12:51:21

学习学习

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